Cette thèse doctorale explore comment les travailleurs du savoir tentent de donner un sens à l'essor de l'IA générative en réécrivant leur propre narratif de carrière. Les résultats montrent que les transitions professionnelles provoquées par l'IA suivent des schémas de rationalisation distincts selon le degré d'incertitude perçu.
Depuis l'irruption de ChatGPT fin 2022, les travailleurs du savoir font face à un paradoxe : leur expertise, longtemps considérée comme un rempart contre l'automatisation, devient potentiellement substituable. Shang Li situe sa recherche dans ce moment charnière où les discours médiatiques oscillent entre fascination technologique et catastrophisme. Contrairement aux vagues précédentes d'automatisation qui touchaient surtout les tâches manuelles répétitives, l'IA générative pénètre directement le cœur des activités cognitives : rédaction, analyse, programmation, conseil. Ce contexte oblige les individus à reconsidérer non seulement leurs compétences, mais la signification même de leur travail.
Li s'appuie sur la théorie du sensemaking de Weick, enrichie par les travaux sur les transitions de carrière. Le sensemaking désigne ce processus par lequel les individus construisent des explications rétrospectives pour rendre un événement perturbateur compréhensible et actionnable. Dans le cas de l'IA, la technologie reste en grande partie opaque pour la majorité des travailleurs : ses capacités exactes, ses limites réelles et sa trajectoire future sont floues. Cette opacité, que Li qualifie d'« inscrutabilité », amplifie le besoin de construire un récit personnel cohérent. L'hypothèse centrale est que les narratifs de transition de carrière constituent un mécanisme privilégié de sensemaking face à l'IA.
L'étude repose sur des entretiens narratifs approfondis avec des professionnels du savoir ayant vécu ou envisagé une transition de carrière en lien avec l'IA. L'analyse de ces récits permet de reconstituer les séquences temporelles de la prise de conscience, de l'évaluation de la menace, et finalement de l'adaptation. Li utilise une approche inductive, laissant émerger les catégories à partir des données plutôt que d'imposer un cadre prédéfini. Cette méthode offre une richesse descriptive rarement atteinte dans les études quantitatives sur l'anxiété technologique.
Les résultats révèlent plusieurs patterns d'adaptation. Certains professionnels réinterprètent l'IA comme un amplificateur de leurs compétences existantes et réorientent leur récit vers la complémentarité. D'autres vivent une rupture identitaire plus profonde et reconstruisent un narratif autour de compétences « irréductiblement humaines » comme l'empathie ou le jugement éthique. Un troisième groupe adopte une posture d'attente stratégique, suspendant temporairement la construction d'un nouveau récit dans l'espoir que la situation se clarifie. Ces trajectoires ne sont pas déterminées uniquement par le secteur d'activité : elles dépendent aussi de la flexibilité narrative antérieure de l'individu.
Ce travail prolonge les études classiques sur le sensemaking en montrant que face à une technologie opaque et évolutive, les mécanismes habituels de rationalisation sont mis à rude épreuve. Quand la menace est floue et changeante, construire un récit stable devient un défi en soi. Li suggère que les organisations pourraient faciliter ces transitions en fournissant des « ressources narratives » : des espaces de dialogue, des modèles de reconversion réussie, et une communication transparente sur la stratégie d'adoption de l'IA.
Si vos collaborateurs semblent désorientés face à l'IA, ce n'est pas par manque de compétences techniques. C'est souvent parce qu'ils peinent à intégrer cette technologie dans le récit de leur propre carrière. Créez des espaces de conversation où chacun peut verbaliser sa lecture de la situation et identifier des trajectoires possibles. Un atelier mensuel de partage d'expériences, animé sans jargon technique, peut fournir ces ressources narratives dont vos équipes ont besoin pour avancer.
Shonhe et al. (2025). Mitigating AI-Induced Professional Identity Threat and Fostering Adoption in the Workplace
Duraipandi et al. (2026). From Implementer to Strategic Agent: Identity Work of Middle Managers amid AI Infusion
Faulconbridge et al. (2024). *How Professionals Adapt to Artificial Intelligence: The Role of Intertwined Boundary Work
Référence : Li, S. (2026). AI sensemaking and adaptation through knowledge workers' career transition narratives [Thèse de doctorat]. https://doi.org/10.17615/9qcd-g721
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